MindSearch

MindSearch 是由上海人工智能实验室开发的开源 AI 搜索引擎框架，其官网为（https://mindsearch.netlify.app/），GitHub 地址为（https://github.com/InternLM/MindSearch）。
核心特点
深度知识探索：MindSearch 能够浏览数百个网页，通过对大量网页内容的分析和整合，为用户提供更广泛、更有深度的答案，帮助用户深入了解某个主题。
透明的解决方案路径：该平台会向用户展示其思考路径、搜索关键词以及信息整合流程等完整内容，提高了回复的可信度和可用性，使用户能够清楚了解答案的来源和推导过程。
多种用户界面：MindSearch 为用户提供了多种接口，包括 React、Gradio、Streamlit 和本地调试等，用户可以根据自己的需求和使用场景选择合适的界面类型。
动态图构建过程：MindSearch 将用户的查询分解为图中的子问题节点，并根据搜索结果逐步扩展图结构，实现了更灵活的搜索策略，能够更好地应对复杂问题。
技术原理
基于图构建的智能搜索架构：MindSearch 采用基于图构建的多智能体架构，通过动态构建搜索图来编排整个搜索过程。它将复杂查询建模为有向无环图，其中每个节点代表一个独立的搜索任务，边表示任务之间的逻辑依赖关系，这种方式实现了结构化分解、并行处理和动态扩展。
“代码即规划” 的设计理念：系统利用大语言模型生成 Python 代码来操作搜索图，而不是使用传统的自然语言指令。MindSearchAgent 接收用户查询后，利用 LLM 生成操作 WebSearchGraph 的 Python 代码，ExecutionAction 类负责执行这些代码，执行结果会反馈给 LLM，用于指导下一步的代码生成，通过多轮迭代逐步完善搜索图结构。
搜索引擎集成与多源检索：MindSearch 支持多种主流搜索引擎的集成，如 DuckDuckGoSearch、BingSearch、BraveSearch、GoogleSearch、TencentSearch 等，通过统一的搜索接口并行调用多个搜索引擎 API 获取结果，并对结果进行筛选、整合和内容提取。
应用场景
学术研究：能为研究者整合古籍文献、学术论文等资源，缩短信息收集时间，助力学者快速定位关键信息，明确研究方向。
创作领域：可为文案撰写者提供旅游目的地特色美食、小众景点等素材，为影视编剧提供新颖科幻概念、未来场景设定等灵感素材，丰富创作内容。
商业决策：企业可利用 MindSearch 监测市场趋势、分析竞品动态、洞察消费者需求。例如餐饮企业制定新品策略时，可通过它搜索市场流行食材、竞品热门菜品等信息，以推出契合市场需求的新品。